自我介绍八股（可能遗漏）：1. 讲讲推荐系统流程2. Transformer 位置编码是什么3. QKV 注意力公式为什么除以根号 d4. 简单讲讲 GCN5. 简单讲讲 RNN6. RNN 里的参数是什么样的（答：参数共享）7. Dropout 是怎么做的？有什么作用？推理和训练时 Dropout 的区别？如果推理也用 dropout 会怎么样？8. 讲讲 BN？BN 训练和推理什么区别？有什么用？9. 用 CNN 把 (64, 64, 128) 变成 (x,y,z)（具体数字忘了），卷积层参数量是多少，计算一下（没答上来）。10. 我看你上过最优化方法？什么问题才是一个凸问题？凸集和仿射集的定义是什么？算法题：LC233（Hard），纯初见，没做出来，勉强讲了一下初步思路。反问：对我有什么建议，答建议提升算法能力，建议多搞点相关度高的实习和项目。言下之意应该是匹配度有点低。全程对面没开摄像头，回答卡住时无引导，面试体验一般。

刷题：找出出现最少三次的最长子字符串I、部分排序工作：上一个需求的最终交付，明天又要去培训了饭：麻婆豆腐加俩包子其它：今天尝试根据已经学习的八股去扩展一下学习的时候老是容易静不下来，静下来了又没有那股劲头了，很矛盾，不知道如果是大火会怎么协调？

#牛客帮帮团来啦！有问必答#急问大家1 ，百度：业务内容，nlp应用;hc不确定2，高德业务内容：车道线对齐，hc多这两个选哪一个比较好呀？ #不给转正的实习，你还去吗#  #23届找工作求助阵地#  #Offer比较，你最看重什么？#

双非硕，目前拿了个小厂NLP算法实习offer，但是秋招还是想冲java开发，有一定java基础，项目只做了一个苍穹外卖，是恶补一下java还是先去实习